缩小嵌入以提高人工智能模型的速度和准确性
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。发表于：。As AI continues to evolve, so does the need for faster, more efficient systems. Two key innovations — Matryoshka Representation The post Shrinking Embeddings for Speed and Accuracy in AI Models...
随着人工智能的发展，对高效系统的需求增加。马特里奥什卡表示学习（MRL）和二进制量化学习（BQL）通过缩小嵌入维度，提高了存储和计算效率，解决了传统嵌入在内存、速度和成本上的瓶颈。这些技术使AI系统更快速、可扩展，推动了高效应用的发展。
